4.2. Cầu Bến Quan
4.2.1. Giới thiệu về cầu Bến Quan
Cầu Bến Quan như trong hình số 4.11 là cây cầu liên hợp, dầm chủ bằng thép hình chữ 
liên hợp bản mặt cầu bê tông cốt thép, cầu bắc qua một nhánh của sông Lam thuộc địa phận xã Thanh Thủy, huyện Thanh Chương, tỉnh Nghệ An.
Hình 4.11. Cầu Bến Quan |
Có thể bạn quan tâm!
-
Giá Trị Hồi Quy (A) Ann Và (B) Ann Kết Hợp Với Pso -
Giá Trị Hồi Quy (A) Ann Và (B) Ann Kết Hợp Với Pso -
Tần Số Dao Động Riêng Tính Toán Của 3 Mode Đầu Tiên. -
Kết Quả Phát Hiện Hư Hỏng Của Pso, Ann Và Annpso -
L. F. F. Miguel, R. H. Lopez, And L. F. F. Miguel. A Hybrid Approach For Damage Detection Of Structures Under Operational Conditions. Journal Of Sound And Vibration. 2013, 332, 4241-4260. -
N. M. Nawi, R. Ransing, And M. Ransing. An Improved Conjugate Gradient Based Learning Algorithm For Back Propagation Neural Networks. International Journal Of Computational Intelligence. 2007,
Xem toàn bộ 154 trang tài liệu này.
Cầu gồm 6 nhịp giản đơn, sơ đồ nhịp 6x12m, dầm thép liên hợp, bản bê tông cốt thép. Chiều dài toàn cầu 
=75.36 m (tính đến chiều dài đuôi mố); bề rộng mặt cầu xe chạy 3,8m. Bề rộng toàn cầu 2x0,25+2x0,5+3,8m=5,3m. Bố trí chung của cầu được thể hiện như trong hình số 4.12. Mặt cắt ngang cầu (hình 4.13) gồm 4 dầm thép dạng mặt cắt chữ I550 dài 12m liên hợp bản BTCT. Khoảng cách giữa các dầm chủ là 1,1m. Bản mặt cầu bê tông cốt thép dày 18cm. Phía trên bản được láng nhựa dày 4 cm. Hệ liên kết ngang được bố trí bằng thép hình 
300x90x9. Dầm chủ được đặt trực tiếp trên xà mũ mố. Mố trụ cầu là loại mố trụ dẻo.
Hình 4.12. Bố trí chung cầu Bến Quan |
Hình 4.13. Mặt cắt ngang cầu Bến Quan
Đặc trưng vật liệu của dầm chủ đươc liệt kê như trong bảng 4.6
Bảng 4.6. Đặc trưng vật liệu của dầm chủ
Mô đun đàn hồi | Trọng lượng thể tích | Hệ số Poisson |
200 GPa | 7850 | 0.2 |
4.2.2. Mô hình thí nghiệm
Để xác định phản ứng động của cầu, một thí nghiệm đo dao động đã được tiến hành. Các đặc trưng động học của cầu được xác định trong các trạng thái còn nguyên vẹn (hình 4.14), và trạng thái phá hủy (Hình 4.15).
| |
(a) | (b) |
Hình 4.14. Đo đạc hiện trường (a) công tác chuẩn bị; (b) Thu thập dữ liệu | |
| |
(a) | (b) |
Hình 4.15. Tạo ra hư hỏng trên mặt cầu (a) phá hủy mặt cầu (b) thu thập tín hiệu sau khi phá hủy mặt cầu. | |
Để thu được các đặc trựng động của cầu, nguồn kích thích dao động là một chiếc xe tải 10T di chuyển qua cầu với vận tốc không đổi 30 km/h. Các gia tốc kế được bố trí theo 3 hướng để đo dao động của cầu. Trên mặt cắt ngang cầu bố trí 4 vị trí đo dao động (hình 4.16). Các vị trí được bố trí trên đỉnh các dầm dọc chủ. Theo phương dọc cầu các điểm đo được bố trí tại vị trí có dầm ngang (trừ dầm ngang trên đỉnh trụ).
Hình 4.16. Bố trí điểm đo trên mặt cắt ngang |
Hình 4.17. Mặt bằng lưới điểm đo trên mặt cầu |
Bảng 4.7. Tần số dao động của 4 mode dao động đầu tiên
Cầu còn nguyên vẹn (Hz) | Cầu sau khi bị hư hỏng (Hz) | |
1 | 9.87 | 9.75 |
2 | 26.85 | 26.61 |
3 | 41.24 | 40.25 |
4 | 51.23 | 50.05 |
4.2.3. Mô hình phần tử hữu hạn
Mô hình của dầm chủ cầu Bến Quan được tạo ra bằng cách lập trình trên nền tảng của chương trình MATLAB. Mỗi dầm chủ được chia thành 5 phần tử dạng dầm (beam) (như hình 4.18).
Hình 4.18. Mô hình cầu Bến Quan |
Như vậy 20 phần tử được sử dụng trong mô hình. 4 tần số dao động tự nhiên như trong Bảng 4.8.
Bảng 4.8. Tần số dao động của 4 mode dao động đầu tiên
Trước khi cập nhật (Hz) | |
1 | 9.83 |
2 | 26.67 |
3 | 39.87 |
4 | 50.10 |
4.2.4. Cập nhật mô hình và xác định hư hỏng trong kết cấu
Trước khi áp dụng các thuật toán đề xuất để xác định khu vực và vị trí hư hỏng của kết cầu đề xuất, mô hình số sẽ được cập nhật để giảm thiểu độ sai lệch giữa kết quả đo và kết quả tính, từ đó xác định đúng các tham số không chắc chắn của kết cấu. Hàm mục tiêu được dùng để cập nhật bao gồm tần số của 4 mode dao động đầu tiên. Tần số của 4 mode dao động đầu tiên trước và sau khi cập nhật mô hình được thể hiện như bảng 4.9.
Bảng 4.9. Tần số dao động riêng của 4 mode đầu tiên (trước và sau khi cập nhật mô hình).
Trước khi cập nhật (Hz) | Sau khi cập nhật (Hz) | Tần số đo đạc (Hz) | |
1 | 9.83 (0.4%) | 9.87 (0%) | 9.87 |
2 | 26.67 (0.67%) | 26.74 (0.41%) | 26.85 |
3 | 39.87 (3.32%) | 40.12 (2.71%) | 41.24 |
4 | 50.10 (2.2%) | 50.18 (2.04%) | 51.23 |
Bảng 4.9 chỉ ra sự tương đồng giữa kết quả phân tích và đo đạc sau khi cập nhật mô hình. Sau khi cập nhật, sự khác biệt giữa tần số dao động tính toán và đo đạc nhỏ hơn 3%. Như vậy mô hình số đã phản ánh đúng ứng xử của kết cấu thực tế. Sau khi cập nhật mô hình, độ cứng của kết cấu trước và sau khi hư hỏng cũng được xác định, để ước lượng mức độ hư hỏng trong kết cấu.
Mô hình sau khi được cập nhật được sử dụng để tạo dữ liệu đầu vào và đầu ra cho mạng. Mạng có ba lớp bao gồm một lớp đầu vào, một lớp đầu ra và một lớp ẩn.
Trong khi dữ liệu đầu vào bao gồm tần số riêng của 4 mode đầu tiên, dữ liệu đầu ra (hàm mục tiêu) liên quan đến các vị trí bị hư hỏng và mức độ hư hỏng. Để tạo ra bộ dữ liệu huấn luyện mạng, độ cứng của phần tử giảm từ 1% đến 80% với mức giảm 1% cho mỗi cấp. Vậy tổng sẽ có 1600 dữ liệu được tạo ra. Một lớp ẩn với 15 nơ-ron được sử dụng được biểu diễn như hình 4.19.
Hình 4.19. Kiến trúc mạng nơ ron |
Để so sánh với ANNPSO, ANN và PSO cũng được sử dụng để phát hiện hư hỏng trong dầm thép. Đối với PSO, số lượng phần tử, giá trị của yếu tố học tập, và tham số trọng lượng quán tính được chọn như ví dụ mô hình số trong phần 3.1. Thuật toán Levenberg-Marquest (LM) được sử dụng để đào tạo mạng.
(b) | |
Hình 4.20. Giá trị hồi quy (a) ANN và (b) ANN kết hợp với PSO |
(b) | |
Hình 4.21. Sai số thực (a) ANN và (b) ANN kết hợp với PSO |
(b) | |
Hình 4.22. Sai số phân bố (a) ANN và (b) ANN kết hợp với PSO |
Các chỉ số đánh giá hiệu suất của các thuật toán được thể hiện như trong bảng
4.10
Bảng 4.10. Các chỉ số đánh giá hiệu suất của các thuật toán
MSE-giá trị | R- Giá trị | Thời gian (giây) | |
PSO | 7314 | ||
ANN | 4.3195 | 0.988 | 53 |
ANNPSO | 2.603 | 0.992 | 189 |
Các hình số 4.20 đến 4.22 và bảng 4.10 cho thấy ANNPSO cung cấp các chỉ số với độ chính xác cao hơn so với PSO và ANN. Về thời gian để tìm kiếm giải pháp tối ưu, ANNPSO dành 189 giây để đào tạo mạng, trong khi ANN và PSO dành lần lượt khoảng 53 giây và 7314 giây để đào tạo mạng.
Mạng sau khi đào tạo thành công được sử dụng để xác định vị trí và mức độ hư hỏng trong kết cấu đánh giá được thể hiện như hình 4.23.